取10个以上的初始点，列表比较最速下降法和牛顿法的数值效果，包括迭代次数、运行时间、函数值计算次数、梯度计算次数。

取10个以上不同的初始点对比最速下降法（Gradient Descent，GD）和牛顿法（Newton's Method，NM）的效果，通常会涉及到以下步骤：

1. **设置环境**：首先在Matlab中创建一个环境，准备存储数据，如迭代次数、运行时间和函数/梯度计算次数。

initial_points = randn(10, 1); % 生成10个随机初始点
methods = {'GD', 'NM'};
results = cell(length(initial_points), length(methods));

2. **迭代过程**：对于每个初始点和方法，执行迭代，并记录信息。

for i = 1:length(initial_points)
    for j = 1:length(methods)
        x = initial_points(i);
        
        % GD部分
        tic;
        [gd_results{i}{j}, iter_gd, time_gd, func_calls_gd, grad_calls_gd] = run_descent(x, f, dfdx, 'GD', methods{j});
        results{i}{j}.iterations = iter_gd;
        results{i}{j}.time = toc(time_gd);
        results{i}{j}.func_calls = func_calls_gd;
        results{i}{j}.grad_calls = grad_calls_gd;

        % NM部分
        tic;
        [nm_results{i}{j}, iter_nm, time_nm, func_calls_nm, grad_calls_nm] = run_descent(x, f, dfdx, 'NM', methods{j});
        results{i}{j}.iterations_NM = iter_nm;
        results{i}{j}.time_NM = toc(time_nm);
        results{i}{j}.func_calls_NM = func_calls_nm;
        results{i}{j}.grad_calls_NM = grad_calls_nm;
    end
end

3. **比较结果**：最后，你可以将结果可视化，例如画出每个初始点对应的方法的性能比较图。

plot_results(results, methods, 'Iterations', 'Time', 'Function Calls', 'Gradient Calls');

在这个过程中，`run_descent`是一个辅助函数，它根据指定的方法执行相应的优化算法，并记录所需的迭代次数、运行时间以及函数值和梯度计算次数。`plot_results`则用于绘制性能指标的比较图表。